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考虑股市网络因子的多因子选股策略研究

统计学与应用 2024年第4期13卷 1033-1046页

作者：戴云飞朱宗元浙江财经大学数据科学学院浙江杭州

本文基于中国A股市场数据,选取四个节点网络指标构建了网络因子,将其与传统的Fama-French三因子模型相结合,提出了新的四因子选股模型。实证研究表明,该模型比三因子模型更能解释收益率的变动。基于四因子模型进行的选股策略的回测结果... 详细信息

本文基于中国A股市场数据,选取四个节点网络指标构建了网络因子,将其与传统的Fama-French三因子模型相结合,提出了新的四因子选股模型。实证研究表明,该模型比三因子模型更能解释收益率的变动。基于四因子模型进行的选股策略的回测结果显示,网络因子构建的投资组合在收益率、风险和最大回撤率等方面均优于上证A股指数。This paper, based on data from China’s A-share market, constructs a network factor using four network indicators and combines it with the traditional Fama-French three-factor model to propose a new four-factor stock selection model. Empirical research shows that this model can better explain variations in returns compared to the three-factor model. Back-testing results of the stock selection strategy based on the four-factor model indicate that the investment portfolio constructed with the network factor outperforms the Shanghai A-share index in terms of returns, risk, and maximum drawdown rate.

关键词： Fama-French三因子模型复杂网络因子分析量化选股

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金融强国的核心标识:强大的货币与央行

财贸经济 2024年第5期45卷 5-8页

作者：张晓晶中国社会科学院金融研究所中国社会科学院国家金融与发展实验室

习近平总书记在省部级主要领导干部推动金融高质量发展专题研讨班开班式上指出,金融强国的关键核心金融要素是“拥有强大的货币、强大的中央银行、强大的金融机构、强大的国际金融中心、强大的金融监管、强大的金融人才队伍”①。这“... 详细信息

习近平总书记在省部级主要领导干部推动金融高质量发展专题研讨班开班式上指出,金融强国的关键核心金融要素是“拥有强大的货币、强大的中央银行、强大的金融机构、强大的国际金融中心、强大的金融监管、强大的金融人才队伍”①。这“六个强大”是关于现代金融发展的规律性认识,是加快建设金融强国的基本要义。在“六个强大”中,前两强即强大的货币和强大的中央银行,可以说是金融强国的最核心标识,是金融强国的纲;后四强是金融强国的重要支撑,是金融强国的目。这里,我想主要就强大的货币与强大的央行做一些分析。

关键词：中央银行金融强国金融机构金融监管国际金融中心规律性认识金融要素人才队伍

以工程问题为导向的“结构力学”教学设计及实施

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科技风 2024年第4期 94-96页

作者：戴云彤安徽建筑大学土木工程学院安徽合肥230009

“结构力学”课程在土木工程学科知识体系中起着承前启后的关键作用。针对课程教学中主知识、轻育人的问题,秉承“学以致用、以用促学”的教学理念,构建以工程问题为导向的教学模式。通过热点案例导入、挖掘结构力学发展史与方法论、互... 详细信息

“结构力学”课程在土木工程学科知识体系中起着承前启后的关键作用。针对课程教学中主知识、轻育人的问题,秉承“学以致用、以用促学”的教学理念,构建以工程问题为导向的教学模式。通过热点案例导入、挖掘结构力学发展史与方法论、互动与实验增强实践、学习通融合线上线下等措施,在理论教学中逐步渗透发现、分析和解决工程实际问题的思维和方法,培养学生工程实践的意识。以期在传授专业知识的同时,实现能力的培养和价值观的引领。

关键词：结构力学工程问题教学设计教学实施

密度泛函理论研究AlN几何结构，芳香性和光谱性质

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重庆大学学报 2024年

作者：郭雅晶李秀燕太原师范学院物理系太原理工大学物理学院

通过密度泛函理论(DFT)结合B3LYP/6-31g(d)基组对Al24N24团簇的几何电子结构进行全面优化和物理化学性质模拟分析. 研究结果表明，Al24N24团簇的四种基态稳定结构点群依次为S4、C2、S8、O；四种Al24N24团簇气相下既非p型输运材料，亦非... 详细信息

通过密度泛函理论(DFT)结合B3LYP/6-31g(d)基组对Al24N24团簇的几何电子结构进行全面优化和物理化学性质模拟分析. 研究结果表明，Al24N24团簇的四种基态稳定结构点群依次为S4、C2、S8、O；四种Al24N24团簇气相下既非p型输运材料，亦非n型输运材料，也不存在双极性传递性质，但是这些团簇有利于空穴传输；在优化好的Al24N24团簇气相结构下，研究了它们的核独立化学位移值(NICS)，由NICS值得出四种同分异构体均具有芳香性；此外，还研究了它们的红外和拉曼分子振动谱，各分子内部振动模式对IR和Raman振动峰值的分布具有重要的影响，随着体系内八元环数量的增多，IR谱出现轻微蓝移现象，Raman谱中未观测到此现象；特别是对称性为O的Al24N24分子，内部含有六个八元环，这也导致它的振动谱不同于其他三者.

关键词：芳香性光谱性质密度泛函理论

竞走裁判员在多人情景下判罚决策的视觉搜索特征

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心理与行为研究 2024年第1期22卷 130-136页

作者：支慧晶刘阳陕西师范大学体育学院西安710062

竞走裁判员需要依据肉眼观察进行判罚决策,深入了解竞走裁判员对比赛过程中相关线索的注意偏向具有重要意义。本研究通过眼动技术,对比分析不同水平竞走裁判员判罚决策的行为绩效及眼动特征。结果发现,专家组在多人情景中的正确率和反... 详细信息

竞走裁判员需要依据肉眼观察进行判罚决策,深入了解竞走裁判员对比赛过程中相关线索的注意偏向具有重要意义。本研究通过眼动技术,对比分析不同水平竞走裁判员判罚决策的行为绩效及眼动特征。结果发现,专家组在多人情景中的正确率和反应时均优于新手组;专家组较新手组注视时间短,注视次数少,眼跳次数少,注视轨迹清晰;专家组在与任务相关的区域表现出较长的注视时间、较多的注视次数和较早的首次注视到达时间;注视热点主要集中在犯规运动员的膝和踝区域。研究结果支持了专家认知优势假说,进一步强调了快速、准确、合理的视觉搜索策略对裁判员判罚决策起重要作用。

关键词：竞走裁判员判罚决策视觉搜索多人情景

杭州第19届亚运会女子排球项目音频和通话系统设计

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现代电视技术 2024年第1期 20-23页

作者：戴云鹏江苏省广播电视总台

本文介绍了江苏省广播电视总台为杭州第19界亚运会女子排球公共信号制作而设计搭建的音频系统和通话系统,对系统需要实现的功能和布设经验进行说明。

关键词：亚运会女子排球 IP转播车公共信号制作音频系统通话系统

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推进农田新污染物防控,支撑美丽中国建设

农业环境科学学报 2024年第5期43卷 963-964页

作者：李晓晶熊明民农业农村部环境保护科研监测所农田有机污染生物消减创新团队天津300191

新污染物是推进农业农村高质量发展的重要威胁之一,对其如何治理也是近一段时期内社会和科技关注的热点。本文从治理新污染物的背景出发,结合农业生态环境科技发展趋势,从开展农田新污染物的检测-监测工作、健全农田新污染物的基准-标... 详细信息

新污染物是推进农业农村高质量发展的重要威胁之一,对其如何治理也是近一段时期内社会和科技关注的热点。本文从治理新污染物的背景出发,结合农业生态环境科技发展趋势,从开展农田新污染物的检测-监测工作、健全农田新污染物的基准-标准体系、加强农田新污染物的致污-治污研究等全方面提出治理措施,以期构建中国特色的农田新污染物治理范式,为国家耕地数量、质量、生态“三位一体”保护提供强力支撑,为美丽中国建设贡献“土”力量。

关键词：农田新污染物监测阈值修复

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基于深度学习方法的航空发动机寿命预测模型

振动．测试与诊断 2024年第2期44卷 330-336,412页

作者：郭晓静贠玉晶徐晓慧中国民航大学航空工程学院天津300300 中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

为提高航空发动机剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)预测能力,构建了一种注意力机制与长短期记忆网络(long short-term memory,简称LSTM)融合的深度学习模型。首先,分析多元高维的运行参数与RUL之间的协方差相关性,实现数据降维... 详细信息

为提高航空发动机剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)预测能力,构建了一种注意力机制与长短期记忆网络(long short-term memory,简称LSTM)融合的深度学习模型。首先,分析多元高维的运行参数与RUL之间的协方差相关性,实现数据降维,优化模型权重;其次,利用运行参数的时序退化特性提高模型的回归预测效果。在NASA发动机数据集上实验的均方根误差(root mean square error,简称RMSE)范围为[4.83,13.66],与卷积神经网络(convolutionneuralnetworks,简称CNN)、LSTM和双向长短期记忆网络(bi-directionallongshort-term memory,简称Bi-LSTM)方法相比,极大地提高了预测的准确度,实现了超前预测。合并样本的方法提高了模型的泛化性,对不同类型的发动机RUL预测具有指导意义。

关键词：航空发动机剩余寿命预测协方差分析注意力机制长短期记忆网络

风力机翼型S809绕流流动特性的POD和DMD对比分析

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空气动力学学报 2024年第3期42卷 55-68页

作者：李凯迪孙晓晶上海理工大学能源与动力工程学院上海200093 上海市动力工程多相流动与传热重点实验室上海200093

失速时的流动分离现象对风力机叶片的气动性能有重要影响,S809作为典型水平轴风力机翼型,在临界失速攻角下气动性能会大幅降低。基于流动特征提取的非定常流场降阶模型(reduced-order model,ROM)是进一步深入了解非定常流动的重要手段... 详细信息

失速时的流动分离现象对风力机叶片的气动性能有重要影响,S809作为典型水平轴风力机翼型,在临界失速攻角下气动性能会大幅降低。基于流动特征提取的非定常流场降阶模型(reduced-order model,ROM)是进一步深入了解非定常流动的重要手段。本文通过计算流体力学方法得到轻、深失速攻角下翼型的流动特征,对时变速度场进行本征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)和动态模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)分析,得到轻、深失速下翼型的非定常流场信息(能量占比、模态频率等)。通过两种方法的对比,结果表明,POD和DMD方法能够准确捕捉流动过程中的非定常结构和升力主频相同的典型模态,但是POD方法由于基于能量特征,在捕捉模态时会忽略与升力主频相近但能量较小的流动结构,而基于频率特征的DMD方法能够准确获得场的演化信息(增长率、频率等)。本文研究有利于针对主频结构发展相应的流动控制方法,从而改善翼型流场情况,提高气动性能。

关键词：风力机翼型绕流计算流体力学降阶模型本征正交分解动态模态分解